package com.myc.subjects.hashmap;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * LeetCode题号：146
 *
 * LRU缓存机制
 *
 * 运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制 。
 * 实现 LRUCache 类：
 * LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
 * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
 * void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
 *
 * 进阶：你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
 *
 * 示例：
 * 输入
 * ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
 * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
 * 输出
 * [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
 *
 * 解释
 * LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
 * lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
 * lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 1
 * lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
 * lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.get(3);    // 返回 3
 * lRUCache.get(4);    // 返回 4
 *
 * 提示：
 * 1 <= capacity <= 3000
 * 0 <= key <= 10000
 * 0 <= value <= 105
 * 最多调用 2 * 105 次 get 和 put
 *
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache
 * 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
 */

/**
 * 方法二：自定义双向链表 + 哈希表
 * 时间复杂度：每个方法都是O(1)
 * 在面试的时候我们使用方法一LinkedHashMap去实现显然是不能符合要求的，当然我们可以自己定义一个链表结构去完成这个功能
 */
public class LRUhuancunjizhi2 {

    //定义内部类Node节点，用于实现链表功能
    private class Node{
        Integer key;//key必须要有，因为removeLast()在返回key的时候，只有Node中保存了key，时间复杂度才能是O(1)
        Integer value;
        //双向链表都有的前后节点
        Node prev;
        Node next;

        Node(){};

        Node(int key, int value){
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }
    //核心存数据的map，value是Node
    private Map<Integer, Node> map = new HashMap<>();//在构造器中初始化的话也没有问题

    //定义双向链表的首尾哨兵节点
    private Node start;
    private Node end;

    //定义LRU的容量
    private int capacity;

    public LRUhuancunjizhi2(int initialCapacity) {
        this.capacity = initialCapacity;
        //初始化哨兵节点
        start = new Node();
        end = new Node();
        start.next = end;
        end.prev = start;
    }

    public int get(int key){
        if(!this.map.containsKey(key)) return -1;//不包含这个key直接返回-1

        Node targetNode = map.get(key);//包含的话，找到map中的对应的targetNode

        //将链表结构中对应的targetNode移动至头部（start节点后面），分为以下两步：
        removeNode(targetNode);//在链表中删除targetNode
        addToFirst(targetNode);//将targetNode添加至头部
        return targetNode.value;
    }

    public void put(int key, int value){
        //组装新的节点
        Node newNode = new Node(key, value);

        if(!this.map.containsKey(key)){
            if(this.map.size() == capacity) {//这里官方题解将size定义为一个属性，我看了下HashMap的size()方法,时间复杂度为O(1),我就没做特殊处理
                int lastKey = removeLast();//去掉最后一个节点，返回对应的key，因为要在map中删除这个Map.Node
                this.map.remove(lastKey);
            }
        }else removeNode(map.get(key));
        addToFirst(newNode);
        this.map.put(key, newNode);
    }

    //链表删除节点方法
    public void removeNode(Node node){
        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    }

    //将节点放到链表头部方法
    public void addToFirst(Node node){
        node.prev = start;
        node.next = start.next;
        start.next.prev = node;
        start.next = node;//这一步放在最后
    }

    //删去尾部节点方法
    public int removeLast(){
        int removedKey = end.prev.key;
        end.prev.prev.next = end;
        end.prev = end.prev.prev;
        return removedKey;
    }

}

//官方题解
//public class LRUCache {
//    class DLinkedNode {
//        int key;
//        int value;
//        DLinkedNode prev;
//        DLinkedNode next;
//        public DLinkedNode() {}
//        public DLinkedNode(int _key, int _value) {key = _key; value = _value;}
//    }
//
//    private Map<Integer, DLinkedNode> cache = new HashMap<Integer, DLinkedNode>();
//    private int size;
//    private int capacity;
//    private DLinkedNode head, tail;
//
//    public LRUCache(int capacity) {
//        this.size = 0;
//        this.capacity = capacity;
//        // 使用伪头部和伪尾部节点
//        head = new DLinkedNode();
//        tail = new DLinkedNode();
//        head.next = tail;
//        tail.prev = head;
//    }
//
//    public int get(int key) {
//        DLinkedNode node = cache.get(key);
//        if (node == null) {
//            return -1;
//        }
//        // 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再移到头部
//        moveToHead(node);
//        return node.value;
//    }
//
//    public void put(int key, int value) {
//        DLinkedNode node = cache.get(key);
//        if (node == null) {
//            // 如果 key 不存在，创建一个新的节点
//            DLinkedNode newNode = new DLinkedNode(key, value);
//            // 添加进哈希表
//            cache.put(key, newNode);
//            // 添加至双向链表的头部
//            addToHead(newNode);
//            ++size;
//            if (size > capacity) {
//                // 如果超出容量，删除双向链表的尾部节点
//                DLinkedNode tail = removeTail();
//                // 删除哈希表中对应的项
//                cache.remove(tail.key);
//                --size;
//            }
//        }
//        else {
//            // 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再修改 value，并移到头部
//            node.value = value;
//            moveToHead(node);
//        }
//    }
//
//    private void addToHead(DLinkedNode node) {
//        node.prev = head;
//        node.next = head.next;
//        head.next.prev = node;
//        head.next = node;
//    }
//
//    private void removeNode(DLinkedNode node) {
//        node.prev.next = node.next;
//        node.next.prev = node.prev;
//    }
//
//    private void moveToHead(DLinkedNode node) {
//        removeNode(node);
//        addToHead(node);
//    }
//
//    private DLinkedNode removeTail() {
//        DLinkedNode res = tail.prev;
//        removeNode(res);
//        return res;
//    }
//}

/**
 * 总结：
 * 1.LRU的特点是当容量达到最大时，再添加元素则会将最久没有使用的元素删掉，我们应该就能想到用队列去实现。
 * 2。这一题在设计处理链表操作时，将链表操作抽出来作为方法的思路值得借鉴，实现了HashMap操作与链表操作的解耦
 */